大学排名爬虫Python

前言

大学排名是衡量高等教育质量的重要指标之一。随着互联网的发展，获取大学排名的方式也发生了变化，从传统的纸质排名榜到现在的网页排名。本文将介绍使用Python编写爬虫程序，从网页中抓取大学排名数据，并进行简单的数据分析。

爬取网页数据

在进行爬虫之前，首先需要确定要爬取的网页。我们以“QS世界大学排名”为例，该网站提供了全球大学的排名数据。我们可以通过访问该网站的特定URL地址，获取到排名数据。

首先，我们需要安装Python的爬虫库requests和BeautifulSoup。requests库用于发送HTTP请求，BeautifulSoup库用于解析HTML文档。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

然后，我们可以使用requests库发送HTTP请求，获取网页的HTML文档。

url = '
response = requests.get(url)
html_doc = response.text

接下来，我们可以使用BeautifulSoup库对HTML文档进行解析，提取出我们需要的数据。首先，我们需要找到包含排名数据的HTML元素。

soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
table = soup.find('table', class_='dataTable')

然后，我们可以使用BeautifulSoup库提供的方法，从HTML元素中提取出我们需要的数据。例如，我们可以获取每个大学的排名、名称和所在国家。

rows = table.find_all('tr')[1:]
rankings = []
for row in rows:
    rank = row.find('td', class_='rank').text.strip()
    name = row.find('td', class_='uni').text.strip()
    country = row.find('td', class_='country').text.strip()
    rankings.append((rank, name, country))

至此，我们已经成功地从网页中抓取到了大学排名数据。接下来，我们可以对这些数据进行进一步的处理和分析。

数据分析

我们可以使用Python中的数据分析库pandas来对排名数据进行处理和分析。

首先，我们需要安装pandas库。

import pandas as pd

然后，我们可以将排名数据转换为pandas库中的DataFrame对象。

df = pd.DataFrame(rankings, columns=['Rank', 'Name', 'Country'])

接下来，我们可以使用pandas库提供的方法，对排名数据进行各种操作和分析。例如，我们可以计算每个国家的大学数量，并进行可视化展示。

country_counts = df['Country'].value_counts()
country_counts.plot(kind='bar', figsize=(10, 6))

通过以上代码，我们可以得到一个直方图，展示了每个国家拥有的大学数量。这样的分析可以帮助我们了解各个国家在全球大学排名中的分布情况。

总结

通过使用Python编写爬虫程序，我们可以方便地从网页中抓取大学排名数据，并进行简单的数据分析。这种方法不仅简单高效，而且可以灵活地应用于其他网页数据的抓取和分析任务中。希望本文对大家学习爬虫和数据分析有所帮助。

参考资料

  • [Python官方文档](
  • [requests库官方文档](
  • [BeautifulSoup库官方文档](
  • [pandas库官方文档](